拔牙矫治的临床治疗分析

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1、拔牙矫治的临床治疗分析［摘要］目的：分析拔牙矫治在临床治疗屮的应用情况，了解拔牙位置与错才合畸形类型的关系。方法：随机抽取临床病例312例，所有病例均为恒牙期错牙合畸形，用固定矫治器矫治，把每个病例的各项资料输入计算机，进行统计分析。结果：II类错牙合拔牙矫治比率最高。随着拥挤度、上前牙突度的增加，拔牙的百分比也加大。结论：牙齿拥挤度越大，上前牙越突，拔牙率越高，越倾向于拔除第一前磨牙。［关键词］拔牙；正畸［中图分类号JR783.5［文献标识码］A［文章编号11008-6455(2013)12-1323-03正畸临床屮，多数病例围绕着是否拔牙而进行的，拔牙设计是

2、否正确直接影响疗效和疗程。拔才位置的选择至关重耍，具体选择哪种拔才模式,与患者的错牙合畸形类型关系密切。因此有必要对当前临床矫治病例的拔牙矫治情况进行调查，并对与拔牙有关的若干因索进行分析，对指导临床寻求最佳的拔牙侨治适应证及最佳拔牙侨治方案具有重要的意义。本研究的目的就是探讨正畸治疗屮是否拔牙及拔牙位置的选择与错牙合畸形类型的关系。1材料和方法1.1临床资料：从中国医科大学口腔医学院正畸科2000年1月〜2005年9月门诊复诊的病例中随机抽取临床312例(男106例，女206例),年龄10〜31岁,平均14.8岁。所有的病例均为恒牙期错牙合畸形，用固定侨治器侨

3、治。1.2分析内容：①计算312例临床病例的总体拔牙率；②计算安氏I类、II类、III类错牙合的拔牙率;③分别统计每个患者的上颌牙弓与下颌牙弓的拥挤度，按照牙弓数计算没有拥挤、I度拥挤、II度拥挤、III度拥挤的拔牙率;④计算Ul-APW6mm、6〈U1-APW9、945是否有统计学

4、意义；⑦使用BinaryLogistic回归，分析拥挤度、前牙突度、磨牙关系对判断是拔除14、24/35、45还是拔除15、25/34、44是否有统计学意义。1.3数据处理：把每个病例的各项资料输入计算机，使用SPSS10.0软件，进行BinaryLogistic回归分析。2结果2.1正畸拔牙率：在312例矫治病例中，199例采用拔牙设计，占63.78%o2.2安氏各类错牙合的拔牙率：安氏II类错牙合73.79%采用拔牙，拔才矫治比率最高，III类错牙合拔才比率最低，为57.14%0I类错牙合拔牙率是60%,与样本总体拔牙率最为接近（见表1）。2・3不同拥挤度牙

5、弓拔牙率：在没有拥挤的牙弓中，35.15%涉及拔牙矫治。I度拥挤约有一半采用拔牙治疗，拔牙率为50.93%；II度拥挤拔牙比率是83.10%；III度拥挤拔牙比率最高，为95.83%（见表2）。2.4上前牙突度不同的拔牙率：上前牙突度W6i™时，拔牙比率最低,为39.62%0随着上前牙突度的增加，拔牙的比率也明显的增加。当上前牙突度>9mm时,拔牙矫治比率最高，为87.03%（见表3）。1.5未拔牙与拔除14、24/34、44的影响因素分析：使用BinaryLogistic冋归，将拥挤度、前牙突度、磨牙关系用向前引入法进行筛选，筛选后拥挤度、前牙突度成为入选变量

6、（P<0.001）,这表明拥挤度、前牙突度对判断是不拔牙还是拔除14、24/34、44冇统计学意义，拥挤度、前牙突度越大，拔除14、24/34、44的可能性越大（见表4）。其回归方程为:2.7拔除1424/3545与拔除15、25/34、44的影响因素分析：经自变量筛选后，磨牙关系成为入选变量，但标准误较大为83.202（P>0・05）,表明磨牙关系对判断是拔除14、24/35、45还是拔除15、25/34、44没有统计学意义（见表6）。3讨论3.1正畸拔牙率：我科的正畸病例拔牙率为63.78%,与谢以岳［1］报道的拔牙率63.7%接近。美国William医生［

7、2］对北卡罗林那州大学的正畸诊所的正畸拔牙率做了系统的回顾，得出1953年总拔牙率为30%,1968年达到顶峰，为76%,然后拔牙率逐渐下降，到1993年为28%。拔牙治疗的临床应用取决于矫治理论，矫治技术，矫治后的稳定性，美学观念的改变，颍颌关节的改变［3］,此外还有矫治设计思想，种族差异，错牙合畸形的机制，医生的设计倾向，患者的接受程度等，同时与正畸治疗工作开展的普遍性以及社会対正畸的认识程度等因素密不可分。3.2拔牙率与磨牙关系：本研究中安氏II类错牙合的拔牙率最高，为73.79%,与谢以岳［1］报道的拔牙率73.6%接近。因为此类患者常是深覆牙合、深覆盖

8、，需要整平Spee曲线，